GDKOI酱油记


day0:
和曹爷本想着晚上逛逛,结果去了趟kfc就出不来了。。。
晚上冲完凉等开会,后来好像不开了,就睡了。

day1:
T1:模拟。手出了小数据+眼调,结果不知为何第一个点runtime error了。
T2:看了5分钟,维护个以改点为开头或结尾的合法串最长有多长,O(n)搞一波就好了。结果打暴力,打拍。(因为想到括号序,拍打了好久啊。。。)
T3:不会做,打了p=1。
T4:前20可暴力,后面有30分只与一维有关,就瞎搞一波。数据有点水,多水了10分。

分:90+100+10+60;

day2:(爆炸)
T1:推了个n^2的式子,暴力拆分,拍了小数据。结果好像有地方没开longlong或没取模,炸成暴力分。
T2:时间不够,急着打T3,没想到二分图,打了个贪心。
T3:还有半小时,一眼反演,推出了个可分块的式子,结果打出来过不了样例。最后几分钟才发现是有个地方的系数打错了,结果重新手算一遍就没时间了。
T4:看题弃。

分:40+40+0+0;

总结:要调理好状态,在暴力题上不能浪费太多时间。要合理分配时间,注意代码的准确度,不能浪费太多的时间在调试和打程序上。


内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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